内容概要：本文详细记录了利用COMSOL进行基于开口谐振环（SRR）的二次谐波产生的建模过程。首先介绍了SRR的基本概念及其在非线性光学中的重要性，随后逐步讲解了几何建模、材料属性设置、物理场配置、求解器配置以及后处理的具体方法。文中还分享了许多实用的操作技巧，如参数化控制几何尺寸、非线性材料属性的正确设置、频率设置中的双频模式、网格划分的优化策略等。此外，作者还提供了多个避免常见错误的经验之谈，确保仿真的顺利进行。 适合人群：从事非线性光学研究、超材料设计及相关领域的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：帮助读者掌握COMSOL中SRR二次谐波仿真的完整流程，提高仿真效率并减少错误发生。具体目标包括：①理解SRR在非线性光学中的应用；②学会正确的建模、材料选择和物理场设置；③掌握求解器配置和后处理技巧；④避免常见的仿真陷阱。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释，还结合了大量实践经验，使读者能够更好地理解和应用相关知识。

吴恩达是世界知名的计算机科学家和人工智能专家，他在机器学习领域的贡献非常显著，他的在线课程深受全球学习者喜爱。这个压缩包文件包含了吴恩达教授的机器学习算法Python实现，对于想要深入理解并掌握机器学习的程序员来说，这是一个非常宝贵的学习资源。 在Python中实现机器学习算法，通常会涉及到以下几个关键知识点： 1. **Numpy**: 作为科学计算的基础库，Numpy提供了高效的多维数组对象和矩阵运算功能，是机器学习中处理数据的基础工具。在吴恩达的教程中，Numpy用于构建和操作数据矩阵。 2. **Pandas**: 这是一个强大的数据处理库，用于数据清洗和分析。在实现机器学习算法时，Pandas可以帮助我们快速加载、预处理和理解数据集。 3. **Scikit-learn**: 这是Python中最常用的机器学习库，提供了多种机器学习算法的实现，包括监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等）和无监督学习（如聚类）。吴恩达的代码中可能会涵盖这些模型的实现和训练过程。 4. **Matplotlib和Seaborn**: 这两个是Python的数据可视化库，用于绘制各种图表，帮助我们理解数据分布和模型预测结果。 5. **数据预处理**：在实际应用中，数据往往需要进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测、特征缩放（如标准化或归一化）、编码分类变量等，这些都是机器学习流程的重要组成部分。 6. **交叉验证**：为了评估模型的泛化能力，通常会使用交叉验证技术，如k折交叉验证，这有助于防止过拟合。 7. **模型选择与调参**：通过网格搜索或随机搜索等方法，可以找到最优的模型参数，以提高模型的性能。 8. **评估指标**：根据不同的问题类型，我们会选择不同的评估指标，如准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等。 9. **梯度下降法**：这是一种优化算法，常用于最小化损失函数，是许多机器学习算法如线性回归和神经网络的基础。 10. **深度学习基础**：如果涉及神经网络，那么还会包含卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型的实现。 通过吴恩达的Python代码实现，你可以看到这些概念如何转化为实际的编程实践，理解每一步的作用，这对于提升你的机器学习技能非常有帮助。同时，详细的注释将帮助你更好地理解每一行代码的目的，使学习过程更加高效。在实践中，你还可以尝试修改和扩展这些代码，以适应不同的数据集和问题，从而进一步深化对机器学习的理解。

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL软件构建和仿真二维布拉格微环谐振器的方法。首先，阐述了模型构建所需的几何参数设定，包括微环半径、波导宽度、介质折射率等。接着展示了部分MATLAB代码片段用于设置仿真环境，强调了代码设置对于仿真的重要性。最后，通过对仿真结果的数据分析，如频谱图、能量分布图等，探讨了不同参数对谐振效果的影响，并将二维模拟结果与真实三维结构进行了对比，指出了存在的差异及优化方向。 适合人群：从事光电子学、光通信、光子集成电路等相关领域的科研工作者和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解布拉格微环谐振器的工作原理及其在光子集成电路中应用的研究人员；旨在帮助他们掌握使用COMSOL进行此类光学元件建模和仿真的技能。 其他说明：文中提供的代码仅为示例，具体实施时需根据实际情况补充完整。同时，由于是二维复现版本，因此与实际三维结构存在一定差异，但在理论研究方面仍具有较高的参考价值。

内容概要：本文详细介绍了如何使用COMSOL进行金属开口环谐振器(Metallic Split-Ring Resonator, SRR)的二次谐波(SHG)转换效率仿真。主要内容涵盖了几何建模、材料属性设置、边界条件配置、求解器设置以及后处理步骤。文中强调了多个关键点，如使用Drude模型优化金属材料参数、设置合适的非线性极化率、采用频域-时域混合求解器提高精度、确保网格划分足够精细等。此外，还提供了具体的MATLAB和Python代码片段，帮助用户避开常见陷阱并获得准确的仿真结果。 适合人群：从事非线性光学研究、电磁场仿真、超表面设计的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确计算金属开口环谐振器二次谐波转换效率的研究项目。目标是通过合理的参数设置和求解方法，得到高精度的仿真结果，为实验提供理论支持。 其他说明：文中提到的仿真过程中需要注意的具体细节和技巧对于提高仿真准确性至关重要。建议读者仔细阅读并结合实际应用进行调整。

基于线性系统的自适应动态规划与最优输出调节技术研究：MATLAB仿真复现TAC2016的代码解析与实践,自适应线性系统的最优输出调节及动态规划算法在TAC2016会议MATLAB仿真中的应用。,线性系统的自适应动态规划和自适应最优输出调节TAC2016 MATLAB仿真复现代码 ,核心关键词：线性系统；自适应动态规划；自适应最优输出调节；TAC2016；MATLAB仿真复现代码；,基于TAC2016的线性系统自适应控制策略：动态规划与最优输出调节的MATLAB仿真复现 在当今的控制理论与工程实践中，自适应动态规划与最优输出调节技术是解决复杂动态系统控制问题的重要研究领域。近年来，随着计算能力的提升和算法的不断优化，MATLAB仿真平台因其强大的数值计算和系统仿真能力，在控制算法的开发和验证中占据了举足轻重的地位。本研究聚焦于线性系统的自适应控制策略，特别关注自适应动态规划与最优输出调节，并以2016年TAC（Transactions on Automatic Control，自动控制汇刊）会议发表的相关论文为蓝本，深入探讨了如何通过MATLAB仿真复现这些先进控制技术。 自适应动态规划是一种将自适应控制与动态规划理论相结合的技术，其主要思想是通过在线学习系统模型，制定控制策略，以适应系统参数的变化和外部环境的不确定性。最优输出调节则关注于在满足系统性能指标的同时，对系统输出进行调节，以达到最优控制效果。将两者结合，可以在保证系统性能的同时，提高对不确定性的适应能力。 本研究的核心内容包括了对线性系统自适应控制策略的深入分析，以及如何将这些策略运用到实际的MATLAB仿真中。具体而言，研究内容涵盖了以下几个方面： 首先是对线性系统模型的建立与分析。线性系统因其数学特性简单明了，在理论研究和工程应用中被广泛采用。通过建立线性系统模型，可以更方便地分析系统的动态行为，为后续的控制策略制定打下基础。 其次是对自适应动态规划算法的探讨。在控制理论中，动态规划是一种用于求解多阶段决策过程的优化技术。自适应动态规划算法通过实时更新系统模型参数，使得控制策略能够动态适应系统的变化，从而实现高效的控制性能。 再次是自适应最优输出调节的研究。最优输出调节技术关注于如何根据系统的输出信息，动态调整控制策略，以保证系统输出满足预期的最优性能指标。 本研究通过对TAC2016会议中相关论文的仿真复现，不仅重现了论文中提出的控制策略和算法，还进一步探索了这些技术在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。通过仿真复现，研究者可以更加直观地理解控制算法的运行机制和性能表现，同时也可以为控制算法的进一步优化和改进提供理论依据。 此外，本研究还提供了一系列的技术文档，这些文档详细记录了仿真过程中的关键步骤和分析结果。通过这些技术文档，其他研究者或工程师可以快速地学习和应用这些先进的控制策略。 本研究不仅为线性系统的自适应控制提供了一套完整的理论和实践框架，也为控制领域的研究者和工程师提供了一个宝贵的参考和学习资源。通过对自适应动态规划与最优输出调节技术的深入研究和MATLAB仿真实践，本研究在理论上推动了控制策略的发展，在实践上也为复杂系统的控制提供了新的思路和方法。

SurfDock 来源于中国科学院上海药物所的郑明月为通讯作者的文章：《SurfDock is a Surface-Informed Diffusion Generative Model for Reliable and Accurate Protein-ligand Complex Prediction》于2024 年 11 月 27 日正式发表在 《Nature Methods》上。在文章中，SurfDock 在多个基准测试中展现了卓越的表现，包括 PDBbind 2020 时间分割集、Astex Diverse 集和 PoseBusters 基准集。在模型中，SurfDock 将多模态蛋白质信息（包括表面特征、残基结构和预训练的序列级特征）整合成一个一致的表面节点级表示，这一能力对实现高对接成功率和改善构象合理性起到了重要作用。SurfDock 的另一个特点是其可选的弛豫（构象优化），旨在进行蛋白质固定配体优化，从而显著提高其准确性。 我们的测评结果显示，生成的小分子构象还是比较合理的，同时生成的结合模式与晶体非常接近。

针对现有功分器设计方法存在的一些不足,提出一个Ku波段的一分四功分器的设计要求。结合ADS软件的速度快与HFSS的准确2个优点,协同使用2个仿真软件进行仿真,通过参数优化在短周期内设计一个Ku波段的一分四的Wilkinson微带线功分器。设计版图和腔体图并进行加工组装,通过调试测量该功分器最终达到设计目标:工作带宽为16～18GHz,在工作带内驻波小于1.3,传输损耗小于7.1dB,4个端口的隔离度大于17.5dB。测试结果验证了该功分器设计方法的可行性。

关于costas环的Matlab仿真程序，利用锁相环可以较好地跟踪实际载频频率，非常适合刚接触编码的同学们。

"基于双下垂控制的交直流混合微电网模型设计与Matlab仿真分析：系统结构及控制策略优化","基于双下垂控制的交直流混合微电网模型设计与Matlab仿真分析：系统结构及控制策略优化",光伏交直流混合微电网双下垂控制离网（孤岛）模式Matlab仿 真模型 ①交直流混合微电网结构： 1.直流微电网，由光伏板+Boost变器组成，最大输出功率10 kW。 2.交流微电网，由光伏板+Boost变器+LCL逆变器组成，最大输出功率15 kW。 3.互联变器（ILC），由LCL逆变器组成，用于连接交直流微电网。 ②模型内容： 1.直流微电网：采用下垂控制，控制方式为电压电流双闭环，直流母线额定电压700 V。 2.交流微电网中，Boost变器采用恒压控制，直流电容电压为700 V，LCL逆变器采用下垂控制，额定频率50 Hz，额定相电压有效值220 V。 3.ILC采用双下垂控制策略，首先将交流母线频率和直流母线电压进行归一化，使其范围控制在[-1,1]，之后通过ILC的归一化下垂控制调节交流母线频率和直流母线电压的偏差，最终使二者数值相同。 4.其余部分包括采样保持、坐标变、功率滤波、SVPWM

西南交通大学无线通信链路仿真期末设计